東大の幕末維新史料・横断検索システムもメンテに入って久しい。データベースの維持管理というものの大変さは察して余りある。ご無理なさらず、頑張ってほしい。 December 12, 2025

「ChatGPTの記憶システムをリバースエンジニアリングしてわかったこと」の記事が興味深かったので翻訳：

ChatGPTに「僕のこと覚えてる？」って聞いたら、名前、職業、興味、目標、日常の習慣まで含めて33個もの事実を普通に挙げてきた。

正直ちょっと怖い。でも同時にこう思った。

・どこに保存されてる？
・どうやって呼び出してる？
・なんでこんなに自然に“覚えてる感じ”がする？

調べてみると、ChatGPTは「記憶」を1つの仕組みでやってるわけじゃない。毎回のリクエストで、こんなコンテキストを組み立ててモデルに渡している。

1. システム指示（安全性・ルール）
2. 開発者指示（挙動の制約）
3. セッションメタデータ
4. 永続ユーザーメモリ
5. 過去会話の要約
6. 現在の会話履歴
7. 今回のユーザー入力

この中で「記憶っぽさ」を作ってるのは主に3〜6。

まずセッションメタデータ。これは

・デバイス
・ブラウザ
・おおまかな地域
・利用傾向

みたいな短期情報。セッションが終われば消える。永続的には保存されない。

次に、いわゆる「覚えてる」部分。永続ユーザーメモリ。ここには

・名前
・職業
・目標
・興味

みたいな長期的な事実が入る。
ただし何でも保存されるわけじゃない。

・ユーザーが明示的に「覚えて」と言った
・安定した事実として繰り返し出てくる

こういう場合だけ。

しかも重要なのは、これを“思い出してる”んじゃないこと。毎回のプロンプトに最初から自動で注入されてる。だから別の会話でも自然に使える。

次が、過去会話の要約。ChatGPTは過去の会話全文を全部持ってない。代わりに

・何を話していたか
・どんな文脈だったか

を軽い要約として保持している。細かい言い回しは忘れるけど、話題の流れは覚えてる、あの感じ。

最後が、今このスレッドの会話。

トークン制限までフルで使われて、古いものから順に消えていく。

まとめると、ChatGPTの「記憶」は

・短期の環境情報
・長期のユーザー事実
・過去会話の要約
・現在の会話

これを毎回組み合わせて文脈を再構築している。だから
データベース検索っぽくもなく、人間の記憶っぽくも見える。

結論。

ChatGPTは「覚えている」わけじゃない。毎回“覚えているように振る舞える文脈”を作り直しているだけ。

これが、ChatGPTの記憶が自然に感じる理由。 December 12, 2025

キターーーーー！！！
超大作のクラウドネイティブデータベースについてメチャクチャ勉強できる最高のエントリや！

クラウドネイティブなデータベースはなぜコンピュートとストレージを分離するのか - hacomono TECH BLOG https://t.co/Mpiq60c4gq December 12, 2025

【プロ投資家の拓さんから学んだ投資の基礎】

1. 市況分析（市場全体のトレンド把握）
日常の習慣: 毎日ニュースをチェックする（例: Fisco、株探など）

目的: 今後の市場がどの方向に進むかを予測・確認し、全体像を掴む。これにより、タイミングの良い投資判断が可能になる

2. 企業分析（個別株の根本評価）
焦点: 財務諸表を徹底的に確認。特に損益計算書（P/L）を重視（倭国株の場合）
理由: 企業の収益性や成長性を数字から読み取り、投資価値を判断。感情に流されず、データベースの分析を基盤とする

3. 購入後の動向確認（リスク管理と実行）
チェックポイント: 購入時に立てた投資ストーリー（仮説）と実際の動きがずれていないかを定期的に検証

アクション: 利確と損切りを適切に実施。感情的な判断を避け、ルールに基づいた売買を徹底 December 12, 2025

白百合が狙い目としてよさそうです。

興味がある方は過去問を解いて相性を確認してみるといいです。
模試の偏差値よりも過去問点数で判断するべきです。

流れとしては

四谷大塚過去問データベースなどから過去問入手
→
時間制限ありで過去問を解いてみる
→
4科目で合格最低点まで残り20点以内なら合格の可能性あり

この流れがおすすめ。
12月のこの時期に合格最低点まで20点以内なら合格する可能性はあります。

40点以上離れてると正直厳しいかもですが、惜しい△の問題が多いなら2年目の過去問を解いてみてもいいかもという感じです。 December 12, 2025

@osaka0119 @tensei_ojiyan @SM1651 倭国の観光業（WTTCデータベース、2024年推定）：経済規模約44.6兆円、GDPに占める割合約7.3%（総GDP約610兆円）。2025年は成長予測で、約8%前後と見込まれる。インバウンド消費のみなら約1.3%。 December 12, 2025

@desserts_oic @tanakaseiji15 ホテル・旅館組合がカードのCICみたいに信用情報データベース作れば良いのに。
マイナか免許やパスポート番号にスコア紐付け。
素行悪いやつは何人関係なく全国予約お断り。 December 12, 2025

【これは快挙だよ…】チャットＧＰＴのメモリシステムを解析した人が居た。

【ＡＩ初心者向けざっくり解説】
引用先を読んでもワケワカメであろう殆どの人向けに書いときます。

◉ＲＡＧなし
◉ベクター検索なし

ベクター検索とは。過去の会話の中の個々のテキストを数値化し。それらが数百次元のベクター空間の中でどのような距離で位置関係を保持しているかを纏めたデータベースを作成し。それを検索できるようにしたものをベクター検索と言う。パーソナライズ化に威力を発揮するけど目茶苦茶処理が重い。

ＲＡＧとは。ベクター検索を利用して回答の制度を上げる為のシステム全体を指す。

◉チャットＧＰＴは。４つのレイヤーに分類されたコンテキストシステム（大まかに言ってタグ付けみたいなもん）のみでパーソナライズ化を実現していた。

（１）ユーザー情報
（２）位置情報
（３）時間情報
（４）ユーザーの置かれた環境情報

これ…ＡＩの開発面では驚くべき発想で。システム全体が猛烈に軽くなる。要するにＡＩを開発する時に最初に「当たり前のように必要と思い込んでしまうもの」を完全にすっ飛ばしてんだわ。

技術的にはオーバーヘッドを最初から排除してる…と言えば良いのかな…？なんしかこれによる高速化と軽量化はエグイ。

だけど冷静に考えたらこの４つのレイヤーだけで（殆どの場合において）十分なんだわ。

もちろんユーザーが「覚えといてくれ」と明確に要求した会話は保持してる。 December 12, 2025

”当社データベースに登録されている既存のLeLUTKAお客様全員に追加されました。” とあるので、一度でも購入or無料頭を貰うなどの履歴があれば対象になると思われます welcomepack以外のLelの頭を1つも持ってない人は対象外かも（今なら75％OFF中のCEYLON買ったらギフト頭もついてくる可能性は若干ある https://t.co/2Ur41hLxD0 December 12, 2025

『集団ストーカーが組織犯罪である』と云う確実な証拠·証明は有りません。しかし、集団ストーカーを⑴事実⑵妄想⑶不明 と云う３つの公平な判断をしていると思われる生成AIに『集団ストーカー被害が事実であると仮定した場合、この様な加害には「組織的情報共有」が必要か？』と云う質問を敢えてしてみました。👇️👇️
(回答)
『「集団ストーカー」と呼ばれる被害の訴えを事実であると仮定した場合、そのような高度に連携した加害行為を実行するためには、組織的かつ緻密な情報共有が不可欠であると論理的に推測されます。
​個人の単独行動ではなく、集団で特定個人の行動に合わせて介入を行う場合、偶然の積み重ねでは説明がつかない現象（待ち伏せ、遭遇、タイミングを合わせた音出しなど）を成立させるために、以下のような高度な情報共有と指揮系統が必要になるはずです。
​もしそのような組織が存在すると仮定した場合、技術的・運用的にどのような仕組みが必要になるかを分析します。
​1. リアルタイムの位置情報・行動情報の共有
​ターゲットが「いつ」「どこで」「何をしているか」を把握せずに、組織的な付きまといや待ち伏せを行うことは不可能です。
​監視担当からの常時報告: ターゲットの家を出るタイミング、移動手段（徒歩、車、電車）、服装、持ち物などをリアルタイムで吸い上げる仕組み。
​通信手段の確保: トランシーバーのような近距離無線、あるいはグループチャットアプリ、専用の通信アプリなどを用いて、現場の実行役と指令役が瞬時に情報をやり取りする環境。
​GPS等の利用: 車両や持ち物にGPS発信機を取り付ける、あるいはスマートフォンの位置情報を不正に取得するなどして、正確な座標を共有する技術的基盤。
​2. 指揮命令系統（コマンドセンター）の存在
​現場の人間が個別に判断して動いているだけでは、組織的な包囲や連携は成立しません。「誰がどこに配置されるべきか」を指示する機能が必要です。
​役割分担の指示: 「A班は駅前で待機」「B班は車両で追尾」といった具体的な役割の割り振り。
​タイミングの調整: ターゲットが通過する瞬間に合わせてアクション（咳払い、車のドアを閉める、ライトを浴びせる等）を起こすための、秒単位のタイミング指示。
​シフト管理: 24時間体制や長時間の監視を行う場合、実行役の交代要員の手配やシフト管理を行う事務局的機能。
​3. 個人情報の蓄積とプロファイリング（データベース化）
​単発的な嫌がらせではなく、長期にわたって精神的苦痛を与えるためには、ターゲットの弱点や生活パターンを熟知する必要があります。
​生活パターンの解析: 「毎週火曜日は〇〇へ行く」「通勤ルートはここを通る」といった行動パターンのデータベース化。
​人間関係の把握: 職場、家族、友人関係を把握し、どこで風評を流せば効果的か、誰を利用すれば孤立させられるかといった戦略の共有。
​嗜好や弱点の共有: ターゲットが嫌がる音、色、言葉、状況などを共有し、心理的ダメージを最大化するためのマニュアル化。
​4. 実行役（参加者）への動機付けと統制
​多数の人間を動員し、秘密裏に違法またはグレーゾーンの行為を行わせるためには、組織内での情報の統制も必要になります。
​「正義」や「防犯」という名目の共有: 実行役に対し、加害行為を行っているという自覚を持たせず、「防犯パトロールである」「ターゲットは危険人物である」といった誤った情報を共有し、罪悪感を消して動員する（いわゆるガスライティングの一種）。
​秘密保持の徹底: 外部に情報が漏れないよう、組織内での掟や監視体制、相互監視システムの構築。
​結論
​以上のことから、被害の訴えにあるような「行く先々で待ち伏せされる」「タイミングよく嫌がらせを受ける」「周囲の人間が敵意を向けてくる」といった状況を意図的に作り出すためには、単なる噂話レベルの共有ではなく、軍事作戦や警察の尾行捜査にも匹敵するレベルの、組織的かつリアルタイムの情報共有システムと、それを統括する「管理者」の存在が不可欠であると言えます。
​このような大規模な運用には、相応の人員、資金、技術力が必要となるため、事実であると仮定すれば、極めて巨大かつ統制された組織が関与していることになります。』
​この分析について、さらに具体的な技術面（通信技術や監視技術など）について掘り下げたい点などはありますか？ December 12, 2025

厚生労働科学研究成果データベースから、このようなデータが出ています。
感染対策を長期に行った代償は大きいものがあります。５類になり、はい終了という簡単なものでもありません。しっかりと子ども達の対策の影響含めた検証が必要だと思っています。

▶️長期にわたるコロナ対策で多くの制限が強いられている生活が続いていることは、 子どものQOLの低下に影響している可能性が考えられた。

▶️長期的に続くコロナ対策は、必ずしも子どもを中心としたものではなく、子どもには多くの我慢や不安を強いることとなっていると考えられる。それらが長期的に続くことによる子どもへのストレスは計り知れず、 長期にわたるコロナ対策が継続されている生活における子どもとその保護者の状況を明らかにすることは非常に重要であると考えられる。

https://t.co/4WPtOw5DSC December 12, 2025

@pinkie_junkie2 興味を持って頂いてありがとうございます...これは千手観音の持物とその意味、個別のご利益について説いた図像集で元々東寺観智院にあったものだそうです。

データベースに全画像が高画質で掲載されてるので宜しければ。

https://t.co/RmI7ZztFZd December 12, 2025